ServiceNow handelt 90% van de IT-verzoeken van zijn medewerkers autonoom af, waardoor zaken 99% sneller worden opgelost dan menselijke agenten. Donderdag maakten ze bekend welke producttechnologie ze willen gebruiken om voor iedereen hetzelfde te doen.
Veel organisaties zijn al drie jaar bezig met het uitvoeren van proefprojecten die vastlopen wanneer AI de uitvoeringslaag bereikt. Een agent kan een probleem identificeren en een oplossing aanbevelen, en dit vervolgens teruggeven aan een mens omdat deze geen toestemming heeft om de taak uit te voeren of omdat niemand erop vertrouwt dat hij autonoom kan handelen in een gereguleerde omgeving.
Het verschil bij de meeste teams zit niet in het vermogen. Dit is governance en workflowcontinuïteit. Het antwoord van ServiceNow is een nieuw raamwerk genaamd Autonomous Workforce; een nieuw, op werknemers gericht product genaamd EmployeeWorks dat voortbouwt op de overname van Moveworks in december; en een fundamentele architectonische benadering die hij ‘rolautomatisering’ noemt.
Van ticketingsystemen tot AI-personeel
ServiceNow ontwikkelt dit al twintig jaar. Het platform begon als een ticketingsysteem, evolueerde naar een workflowautomatiseringsengine en heeft de afgelopen twee jaar via zijn technologie AI in die basis geïmplementeerd. Nu hulp product.
Wat anders is, is dat deze nieuwe aanpak AI niet langer behandelt als een hulpmiddel dat bovenop de workflow staat, maar AI begint te behandelen als een werknemer die daarin opereert. Die verschuiving, van AI die assisteert naar AI die uitvoert, is de richting waarin de bredere zakelijke markt zich beweegt. ServiceNow doet specifieke architectonische weddenschappen over de manier waarop dit kan worden bereikt.
Deze aankondiging bestaat uit drie delen: ServiceNow EmployeeWorks stelt medewerkers in staat problemen in eenvoudige taal uit te leggen en op te lossen zonder dat ze een ticket hoeven in te dienen; Autonome werknemers voeren hun werk grondig uit; en rolautomatisering is de architecturale laag die bepaalt hoe deze specialisten opereren binnen bestaande bedrijfsmachtigingen. De meeste zakelijke AI-assistenten, waaronder Microsoft Copilot en Google Gemini, vereisen dat werknemers weten welke tools specifieke problemen kunnen aanpakken. Moveworks, dat vóór de overname in december 5,5 miljoen zakelijke gebruikers had, is gebouwd rond één enkel toegangspunt dat deze dubbelzinnigheid automatisch oplost. Bhavin Shah, oprichter van Moveworks en nu SVP bij ServiceNow na de overname, legde het probleem frontaal uit in zijn briefings met pers en analisten.
“De afgelopen twee jaar hebben organisaties zich ingezet om AI te adopteren, maar in veel gevallen heeft de haast geleid tot gefragmenteerde tools, losgekoppelde AI-ervaringen en werknemers die tussen systemen wisselen om eenvoudige dingen gedaan te krijgen”, zegt hij.
Waarom rolautomatisering anders is dan reguliere agenten
ServiceNow stelt een nieuwe architecturale laag voor, genaamd rolautomatisering, en deze verschilt van de agenten die de meeste bedrijven al gebruiken.
Conventionele AI-agenten zijn taakgericht: ze krijgen een doel, ze houden rekening met dat doel en zoeken daarbij uit wat ze tijdens runtime mogen doen. Dit zorgt voor problemen in bedrijfsomgevingen waar governance, audit trails en toestemmingsbeperkingen niet optioneel zijn.
Met rDoor de automatisering denken AI-specialisten niet na over hoe ze toestemming kunnen krijgen. Het erft ze. Hetzelfde raamwerk voor toegangscontrole, CMDB-context (Configuration Management Database), SLA-logica (Service Level Agreement) en rechtenregels die van toepassing zijn op menselijke werknemers op het ServiceNow-platform zijn van toepassing op AI-specialisten vanaf het moment dat ze worden geïmplementeerd. Het kan niet verder gaan dan de gespecificeerde reikwijdte. Hij kan privileges niet escaleren op basis van wat hij midden in een opdracht leert.
Het bedrijf onderscheidt drie niveaus: taakagenten behandelen individuele automatiseringsstappen, agentworkflows combineren deterministische en probabilistische uitvoering, en rolautomatisering zit bovenop beide als volledig gevirtualiseerde werknemersrollen met vooraf gedefinieerde verantwoordelijkheden en verouderd beheer.
Het eerste product dat op deze architectuur is gebouwd, AI Service Desk Specialist Tier 1, handelt algemene IT-verzoeken end-to-end af (het opnieuw instellen van wachtwoorden, het inrichten van softwaretoegang en het oplossen van netwerkproblemen). Het documenteert elke oplossing en geeft deze alleen door aan menselijke agenten als het probleem zich buiten het gespecificeerde bereik voordoet.
‘Ga niet achter vlinders aan’
Alan Rosa heeft gezien wat er gebeurt als AI-beheer in de gezondheidszorg faalt. Als CISO en SVP infrastructuur en operaties bij CVS Health beheerde hij de AI-implementatie bij 300.000 werknemers waar compliance geen vereiste was.
Tijdens dezelfde briefing werd gezegd dat het raamwerk voor het schalen van AI rechtstreeks aansluit bij wat ServiceNow architectonisch beweert. CVS Health was vóór de overname in december al klant van ServiceNow en Moveworks. Rosa zei dat de combinatie van de twee platforms opwindend is en dat het potentieel “realiseert”, ook al heeft CVS Health zich niet publiekelijk gecommitteerd aan de inzet van een autonoom personeelsbestand.
‘Saai is mooi’, zei Rosa. “Voorspelbaar. Stabiel. Je moet beginnen met verantwoorde, verklaarbare AI. Geen vooroordelen, geen hallucinaties, duidelijke grenzen. Iedereen begrijpt de regels.”
Wanneer hij in de verleiding komt om de nieuwste AI-mogelijkheden na te jagen voordat er sprake is van goed bestuur, zegt hij snel: “Jaag geen vlinders na. Concentreer u op oninteressante, onsexy operationele gebruiksscenario’s. Cases met een echte ROI die impact hebben op de levens van mensen.”
Rosa’s benadering beschouwt AI als een evoluerende reeks mogelijkheden die dynamisch en niet statisch testen vereisen. CVS Health doorloopt elke AI-gebruikscasus door klinische, juridische, privacy- en beveiligingsbeoordelingen voordat deze in productie gaat.
“Een statisch overzicht is niet genoeg als de AI leert en zich aanpast”, zei hij. “Wassen, spoelen, herhalen.”
Het Rosa-framework vereist dat governance vanaf het begin in de implementatiearchitectuur wordt ingebed, in plaats van dat het wordt aangepast nadat zich problemen voordoen. Dat is precies de claim die ServiceNow maakt over rolautomatisering. AI-specialisten die ondernemingsrechten en bestaande workflowlogica overnemen, zullen structureel minder snel governancebeperkingen schenden dan agenten die hun eigen reikwijdte tijdens runtime definiëren.
Wat dit betekent voor het bedrijf
Voor elke organisatie die AI van agenten evalueert, ongeacht de leverancier, is de praktische vraag eenvoudig: bestaat uw AI-beheer binnen uw uitvoeringslaag, of zit het erboven als een beleidsdocument dat agenten kunnen negeren?
Dat is wat ServiceNow probeert op te lossen met Autonomous Workforce en EmployeeWorks, door de governance- en workflowcontext rechtstreeks in de agentlaag in te bedden, in plaats van deze direct daarna te implementeren. Voor praktijkmensen is het uitgangspunt de governance-architectuur, en niet de mogelijkheden. Voordat u een agent-AI implementeert, brengt u de daadwerkelijke locatie van uw vergunningen, workflowlogica en auditvereisten in kaart. Als deze fundamenten niet worden geïmplementeerd, zullen agentframeworks niet levensvatbaar zijn op bedrijfsschaal.
“Schaalgrootte en vertrouwen gaan hand in hand”, zegt Rosa. “Als je het vertrouwen verliest, verlies je het recht op schaalvergroting.”
